JP2009126660A - Article management system and information processing apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、棚や台に陳列、保管された、商品、見本品等の物品の管理を行う物品管理システム及び情報処理装置に関する。 The present invention relates to an article management system and an information processing apparatus for managing articles such as merchandise and samples displayed and stored on shelves and stands.
近年、小売店等での店舗では、他店との商品販売競争が激化し、他店との差別化の為、お客である消費者の注目する商品を調査し把握することが、マーケティングにおいて重要な要素になっている。例えば、店舗内に陳列されている商品への消費者の注目度を調査したり、商品が陳列されている商品陳列棚の商品レイアウトである棚割りの効果などを調査することも、重要である。 In recent years, in retail stores, etc., product sales competition with other stores has intensified, and in order to differentiate from other stores, it is important in marketing to investigate and grasp the products that customers are paying attention to It is an element. For example, it is also important to investigate the consumer's attention to the products displayed in the store, and to investigate the effect of the shelf layout, which is the product layout of the product display shelf on which the products are displayed. .
下記特許文献1には、商品陳列棚、ショーケースなどを計測対象として、消費者の注目度合いを計測する技術が開示されている。
上記特許文献1は、テレビカメラを調査対象商品の周辺の天井、壁等に設置して消費者の画像を撮像し、陳列された商品への消費者の注目度合いを求めるものである。しかしながら、このような画像を利用した技術は、計測範囲が狭くなってしまう。また、照明や、棚や柱の影などの光学的影響を受け易く、さらに、天井、壁への設置、取り外し工事、保守が大掛かりで、設置場所が限定される、などの課題を有している。
In
また、店舗内の計測範囲に消費者が滞在した時間が一定時間を超えた場合に、その計測範囲に存在する陳列棚の商品に消費者が注目したと判断しているので、商品陳列棚に陳列された商品が一種類であれば、注目度合いは計測できるが、実際の店舗では、商品陳列棚には複数種類の商品が少しずつ陳列されているのが現状であり、上記特許文献1の技術では、より正確に消費者が注目した商品を特定し集計することはできない。 In addition, if the consumer's stay in the measurement range in the store exceeds a certain time, it is determined that the consumer has focused on the product on the display shelf that exists in the measurement range. If there is only one type of displayed product, the degree of attention can be measured. However, in actual stores, a plurality of types of products are displayed little by little on the product display shelf. With technology, it is not possible to identify and aggregate the products that consumers have focused on more accurately.
実際に、消費者が購入した商品であれば、POS(Point Of Sales)システムが管理する商品販売データを分析すれば、消費者が現時点で注目し購入した商品を調査することは可能である。しかし消費者が、商品陳列棚から一度は手に取ったものの、再び陳列棚に返却した商品の特定や、消費者が実際に手を伸ばして商品を手に取った回数と販売個数との対比等、POSシステムの商品販売データからは分析できない情報も消費者が注目しているが購入までには至らない、又は注目度の割には販売個数が増えない商品の情報として、店舗の販売戦略において重要な情報である。 In fact, if the product is a product purchased by a consumer, it is possible to investigate the product that the consumer has paid attention to at the present time by analyzing the product sales data managed by a POS (Point Of Sales) system. However, the consumer picked up the product from the product display shelf once, but returned it to the display shelf again, and contrasted the number of products sold with the number of times the consumer actually reached out and picked up the product. Information that cannot be analyzed from POS system product sales data, etc., but consumers are paying attention, but it does not lead to purchase, or the sales strategy of stores as information on products whose sales volume does not increase for the degree of attention Is important information.
本発明は、棚や台に陳列された、商品、見本品等の物品に対する消費者の注目度を、詳細に調査することが可能となる物品管理システム及び情報処理装置を提供することを目的とする。 An object of the present invention is to provide an article management system and an information processing apparatus capable of investigating in detail a consumer's attention to an article such as a product or a sample displayed on a shelf or a stand. And
上記した目的を達成するために、本発明の物品管理システムでは、載置部に載置される複数の物品の物品識別情報と物品が載置される位置を示す物品位置情報を関連付けて記憶する物品載置位置記憶手段と、載置部に載置される物品又は物品が載置される位置に接近する対象物を検出し、その対象物の位置を示す対象物位置情報を計測し出力する対象物検出手段と、この対象物検出手段が出力する対象物位置情報が含まれる物品位置情報を判別し、判別した物品位置情報と関連付けて記憶された物品識別情報を特定する物品特定手段とを発明の構成として備えている。 In order to achieve the above-described object, in the article management system of the present invention, article identification information of a plurality of articles placed on the placement unit and article position information indicating positions where the articles are placed are stored in association with each other. The article placement position storage means and the article placed on the placement section or the object approaching the position where the article is placed are detected, and the object position information indicating the position of the object is measured and output. Object detection means and article specification means for determining article position information including the object position information output by the object detection means, and specifying article identification information stored in association with the determined article position information It is provided as a configuration of the invention.
本発明によれば、棚や台に陳列された、商品、見本品等の物品に対する消費者の注目度を、詳細に調査する物品管理システム及び情報処理装置を提供することが可能となる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, it becomes possible to provide the goods management system and information processing apparatus which investigate a consumer's attention degree with respect to articles, such as goods and a sample displayed on a shelf or a stand, in detail.
以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を用いて説明する。 The best mode for carrying out the present invention will be described below with reference to the drawings.
(第1の実施形態)
図1〜図14を用いて本発明の第1の実施形態を説明する。
(First embodiment)
A first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
図1は、本発明の第1の実施形態である物品管理システム80の構成を示した図である。物品管理システム80は、センサ部20(対象物検出手段)と、システム管理部40(情報処理装置)から構成されている。
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an
センサ部20は、例えば店舗の商品陳列棚1(載置部)の棚ごとに設置されるセンサ部20a、センサ部20b、センサ部20cから構成され、商品陳列棚1に陳列された商品2(物品)又は商品陳列場所8(物品載置領域)に接近する対象物3を検出すると、各センサ部から対象物3までの距離を計測し対象物3の位置データ(対象物位置情報)としてシステム管理部40に送信する。なお、センサ部20a、センサ部20b、センサ部20cは、同じハードウェア構成で同じ機能を有するので、第1の実施形態では、対象物検出手段としてセンサ部20bについて説明する。
The
センサ部20bが対象物3までの距離を計測する方法としては、例えばセンサ部20bから対象物3に、波長0.7μm〜0.1mm程度の赤外線としての赤外レーザ光からなる投射光30を投射し対象物3で反射される反射光31をセンサ部20bで検出し、投射光30を投射する時間と反射光31を検出する時間との時間差にもとづいて対象物3までの距離を計測する方法がある。
As a method for the
本実施形態では、センサ部20bは赤外レーザ光からなる投射光30により対象物3までの距離を計測するが、センサ部20bが距離を計測する方法はこれに限定されるものではなく、例えば、周波数が約20kHz以上の音波である超音波を投射し、その反射波を検出し、赤外レーザ光と同様に超音波を投射した時間と反射波を検出した時間から対象物3までの距離を計測しても良い。
In this embodiment, although the
検出対象となる対象物3としては、店舗の店員やお客の手や腕又は商品が考えられる。将来的には店舗で買物支援サービスを行うサービスロボット等のロボットアームが考えられる。
As the
システム管理部40は、センサ部20a、センサ部20b、センサ部20cから構成されるセンサ部20とLANや専用回線等の通信回線60で接続され、各センサ部が送信出力した対象物3の位置データを受信し、受信した位置データにもとづいて処理を行う。
The
図2は、物品管理システム80のハードウェア構成を示す図である。センサ部20bは、センサ部20bの各ハードウェアの制御を行う制御部であるMPU(Micro Processing Unit)21と、対象物3を検出するための投射光30を発する発光部22(投射部)、対象物3からの反射光31を検出する受光部23(検出部)、タイマ部26、ハードディスクやメモリ等の記憶部27と、システム管理部40とデータの送受信を行う通信部28と、電源部29等から構成される。各部の機能については後述する。
FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration of the
システム管理部41は、システム管理部41の各ハードウェアの制御を行う制御部であるMPU(Micro Processing Unit)41と、キーボードやマウス等の入力部42、液晶ディスプレイや有機ELディスプレイ等の表示器やプリンタ等の出力部43、ハードディスクやメモリ等の記憶部44、タイマ部45、センサ部20や他のシステムとデータの送受信を行う通信部46と、電源部47等から構成される。記憶部44には、位置データテーブル100、有効領域テーブル110、棚割テーブル120、位置特定テーブル130、物品特定テーブル140が設けられる。
The
図3〜図5を用いて、物品管理システム80の対象物検出段として機能するセンサ部20を説明する。
The
図3は、センサ部20bの構成を示した図である。センサ部20bは、発光部22(投射部)、受光部23(検出部)、筐体32、センサ制御部36等で構成される。筐体32は、例えば円筒状の形状で形成され、円周方向に沿って180度開口された円環状の透明窓34が設けられている。発光部22は、例えば、赤外レーザやLEDなどの光源等で構成され、受光部23は、例えば、フォトダイオードなどの光センサ等で構成される。
FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration of the
センサ制御部36は対象物位置算出手段として機能する。センサ制御部36は、MPU21、タイマ26、記憶部27、通信部28、電源部29等から構成され、発光部22の発光制御を行うとともに、センサ部20bと対象物3までの距離を計測し算出する。
The
投射光30と反射光31による距離の算出方法は、例えば、発光部22から発する赤外レーザ光を短いパルス状の投射光30として発し、その反射光31を受光部23で検出し、投射光30を発した時間と反射光31を検出した時間の時間差、発してから検出するまでの往復時間と、基準となる投射光30と反射光31の速度とから距離を求める方法や、発光部22から発する赤外レーザ光を、一定周波数の正弦波で変調し、投射光30と反射光31の位相差から距離を求める方法が考えられる。位相差から距離を求める方法では、1周期以上の位相差が出る距離は測定できないので、予め決まっている検出領域から変調する周波数を決める必要がある。本実施形態では、センサ部20bは赤外レーザ光からなる投射光30により対象物3までの距離を計測するが、赤外レーザ光と同様に、超音波を投射しその反射波を検出し超音波を投射した時間と反射波を検出した時間から対象物3までの距離を計測しても良い。
As a method for calculating the distance between the
センサ制御部36は、発光部22が投射光30を発した時間と受光部23が反射光31を検出した時間との時間差とから、前述の方法を用いて、センサ部20bから対象物3までの距離を算出し、その算出した距離データとセンサ部20bを識別するセンサ識別データとから構成される位置データをシステム管理部40に送信する。システム管理部40は、センサ部20bから位置データを受信すると、位置データがどのセンサ部(20a、20b、または20c)から送信されたかを判断し、対象物3の位置情報を取得する。
From the time difference between the time when the
図4は、商品陳列棚1(載置部)にセンサ部20a、センサ部20b、およびセンサ部20cから構成されるセンサ部20を設置した状態を示した図である。各センサ部は、商品陳列棚1に陳列された商品2(物品)又は商品2の商品陳列場所8(物品載置領域)に接近する対象物3を検出する。センサ部20は、例えば商品陳列棚1の開口された商品出し入れ領域6(開口部)が存在する棚前面4側の棚周部5の側部に設置される。
FIG. 4 is a diagram illustrating a state in which the
センサ部20a、センサ部20b、およびセンサ部20cから、横方向に向けて発せられる幅を有する投射光30によって、対象物3を検出する基準となる検出領域7a、検出領域7b、および検出領域7cが、商品出し入れ領域6の前面に帯状に覆うように形成される。
A
図5は、商品陳列棚1を商品2の商品陳列場所8別にA1からA12までのブロック10に区分した状態を示す図である。A1からA12それぞれのブロック10は、商品陳列場所8の大きさに合わせて領域が決められる。本実施の形態では、A1からA12のそれぞれのブロック10は同じ大きさで、縦50cm、横80cmとしたが、この大きさに限定されるものでは無く、商品陳列場所8の大きさに合わせてブロック毎に異なる大きさとしても良い。本実施の形態では、商品陳列棚1の大きさは、センサ部20a、センサ部20b、およびセンサ部20cが設置される位置を結ぶ線を基準線11とすると、X軸方向に0cmから320cmとなる。
FIG. 5 is a diagram illustrating a state in which the
センサ部20a、センサ部20b、またはセンサ部20cから発せられる投射光30による検出領域7a、検出領域7b、または検出領域7cは、商品陳列棚1の商品出し入れ領域6を帯状に覆うように形成されるため、商品陳列棚1に陳列された商品2又は商品陳列場所8に接近する対象物3だけで無く、商品陳列棚1が設置されている店内の柱9や壁、といった検出対象とすべきでない固定された背景物や、商品陳列棚1の横に位置する店員やお客、台車のような設備器具といった移動する背景物も検出してしまう。
The
より正確に、消費者が注目している商品の情報を捉えるには、これらの背景物の位置データは検出対象から除外する必要がある。本実施の形態のシステム管理部40は、背景物の位置データを除外するために、検出領域7a、検出領域7b、および検出領域7cのうち、商品陳列棚1のA1ブロックからA12ブロックの商品陳列場所8に該当する検出領域を、有効な検出領域の上限値として定義し、この有効な検出領域である、有効検出領域12a、有効検出領域12b、および有効検出領域12c以外で検出された背景物の位置データを除外する有効情報抽出処理を行う。
In order to capture the information of the product that the consumer is paying attention to more accurately, it is necessary to exclude the position data of these background objects from the detection target. In order to exclude the position data of the background object, the
図6は、システム管理部40の記憶部44に記憶する、位置データテーブル100の構成を示す図である。位置データテーブル100は、センサ識別データエリア101に関連付けて、X軸距離エリア102、検出対象エリア103が設けられている。センサ部20a、センサ部20b、およびセンサ部20cから送信された各センサ部を識別するセンサ識別データとX軸方向の距離データからなる位置データを、それぞれ、センサ識別データエリア101、X軸距離エリア102に記憶する。検出対象エリア103は、有効情報抽出処理により判断された検出対象とする位置データの場合は「1」を記憶し、検出対象としない位置データの場合は「0」を記憶する。検出対象エリア103のデータにより検出対象とするか判別することが可能となる。
FIG. 6 is a diagram illustrating a configuration of the position data table 100 stored in the
図7は、システム管理部40の記憶部44に記憶する、有効領域テーブル110の構成を示す図である。有効領域テーブル110は、有効領域記憶手段として機能し、センサ部20a、センサ部20b、およびセンサ部20cが形成する検出領域7(検出領域7a、検出領域7b、検出領域7c)のうち有効な検出領域である有効検出領域12(有効検出領域12a、有効検出領域12b、有効検出領域12c)の大きさの上限値を記憶する。センサ識別データエリア111に関連付けて、各センサ部別の有効検出領域の上限値(領域情報)を記憶する上限値エリア112が設けられている。本実施の形態では、320cmを上限値として上限値エリア112に記憶する。上限値を超える位置データは、有効検出領域12a、有効検出領域12b、および有効検出領域12cより外側に存在する背景物が反射して算出された、検出対象外の背景物の位置データとして有効情報抽出処理され検出対象から除外される。
FIG. 7 is a diagram illustrating a configuration of the effective area table 110 stored in the
図8は、システム管理部40の記憶部44に記憶する、棚割テーブル120の構成を示す図である。棚割テーブル120は、物品載置位置記憶手段として機能する。ブロックエリア121に関連付けて、商品陳列棚1のA1からA12の各ブロックが位置する範囲を検出するセンサ部の識別データを記憶するセンサ識別データエリア122、各ブロックの範囲データを記憶する範囲エリア123、各ブロックに陳列される商品2(物品)の商品識別データ(物品識別情報)を記憶する識別データエリア124が設けられている。範囲エリア123に記憶する範囲データは、商品陳列棚1のセンサ部20a、センサ部20b、およびセンサ部20cが設置される位置を結ぶ線を基準線11として、各ブロックが位置するX軸方向の範囲を示すデータである。センサ識別データエリア122のセンサ識別データと、範囲エリア123の範囲データとが物品位置情報として機能する。
FIG. 8 is a diagram showing the configuration of the shelf allocation table 120 stored in the
図9は、システム管理部40の記憶部44に記憶する、位置特定テーブル130の構成を示す図である。ブロックエリア131に関連付けて、商品陳列棚1のA1からA12の各ブロックに対応する有効検出領域12の対象物3の検出結果を記憶するTmエリア132、Tm−1エリア133、Tm−2エリア134、Tm−3エリア135、Tm−4エリア136・・・Tm−99エリア137が順に設けられている。
FIG. 9 is a diagram illustrating a configuration of the position specifying table 130 stored in the
Tmエリア132〜Tm−99エリア137には、各ブロックに対応する有効検出領域12で対象物3を検出したと判断すると「1」を記憶し、検出しないと判断すると「0」を記憶する。有効情報抽出処理がされた位置データに基づいて各ブロック別に対象物3の検出結果をTmエリア132に記憶する。先にTmエリア132に記憶していた検出結果はTm−1エリア133に記憶し、Tm−1エリア133に記憶していた検出結果はTm−2エリア134に記憶し、Tm−2エリア134に記憶していた検出結果はTm−3エリア135に記憶し、というように過去の検出結果は記憶エリアを順次移動して記憶する。本実施形態では、検出結果は100回分記憶することが可能である。センサ部20a、センサ部20b、およびセンサ部20cの検出周期が10Hzであれば、100回分の検出結果を記憶することで、過去10秒間の検出結果を記憶することが可能となる。
In the
図10は、システム管理部40の記憶部44に記憶する、物品特定テーブル140の構成を示した図である。ブロックエリア141に関連付けて、商品陳列棚1のA1からA12の各ブロック別に識別データエリア142、検出回数エリア143が設けられている。物品特定テーブル140を参照することで、対象物3が接近したブロックとそこに陳列される商品、接近した回数が把握可能となる。
FIG. 10 is a diagram showing the configuration of the article identification table 140 stored in the
図11〜図14のフローチャートを用いて、物品管理システム80の処理について説明する。
The processing of the
図11は、システム管理部40の制御部であるMPU41が実行する、対象物3が接近する商品陳列棚1に陳列される商品2又は商品陳列場所8を特定する処理のフローチャートを示す図である。
FIG. 11 is a diagram illustrating a flowchart of processing executed by the
システム管理部40は、センサ部20a、センサ部20b、およびセンサ部20cよりセンサ部20a、センサ部20b、およびセンサ部20cが検出した1回分の位置データを順次受信し取得する(ステップS1、対象物位置取得手段)。受信した位置データは、位置データテーブル100に記憶する(ステップS2)。
The
本実施形態では、センサ部20a、センサ部20b、およびセンサ部20cは、それぞれ対象物3の距離データを算出し、各センサ部を識別するセンサ識別データと距離データから構成される位置データを送信する。受信した位置データにもとづいて、各センサ部のセンサ識別データを位置データテーブル100のセンサ識別データエリア101に記憶し、このセンサ識別データエリア101に記憶したセンサ識別データに関連付けて距離データをX軸距離エリア102に記憶する。
In the present embodiment, each of the
位置データテーブル100のX軸距離エリア102に記憶した距離データと、有効領域テーブル110(有効領域記憶手段)の上限値エリア112に記憶した有効検出領域12(有効検出領域12a、有効検出領域12b、有効検出領域12c)の上限値データ(領域情報)とを用いて有効情報抽出処理を行う(ステップS3)。
The distance data stored in the
図12は、システム管理部40の制御部であるMPU41が実行する、有効情報抽出処理のフローチャートを示す図である。有効情報抽出処理は有効情報抽出手段として機能する。
FIG. 12 is a diagram illustrating a flowchart of valid information extraction processing executed by the
位置データテーブル100のX軸距離エリア102に記憶したセンサ部20a、センサ部20b、またはセンサ部20cが検出した距離データを、有効領域テーブル110の上限値エリア112に記憶した各センサ部の有効検出領域12(有効検出領域12a、有効検出領域12b、有効検出領域12c)の上限値データと比較する(ステップS31)。
Effective detection of each sensor unit in which the distance data detected by the
位置データテーブル100のX軸距離エリア102に記憶した距離データが、有効領域テーブル110の上限値エリア112に記憶した各センサ部の有効検出領域12(有効検出領域12a、有効検出領域12b、有効検出領域12c)の上限値データ以内か判断する(ステップS32)。距離データが上限値データ以内で無い場合は(ステップS32のNO)、対象物3は商品陳列棚1の有効検出領域12より外側で検出されたことになり、位置データテーブル100の検出対象エリア103に「0」を記憶して(ステップS41)、有効情報抽出処理を終了する。
The distance data stored in the
距離データが上限値データ以内である場合は(ステップS32のYES)、対象物3は商品陳列棚1の有効検出領域12の範囲内で検出されたことになり、位置データテーブル100の検出対象エリア103に「1」を記憶して(ステップS33)、有効情報抽出処理を終了する。
If the distance data is within the upper limit value data (YES in step S32), the
有効情報抽出処理では、対象物3が検出された位置が各センサ部(センサ部20a、センサ部20b、センサ部20c)の有効検出領域12(有効検出領域12a、有効検出領域12b、有効検出領域12c)以内か判断する。これは、商品陳列棚1に陳列された商品2又は商品陳列場所8に接近する対象物3のみを検出対象として位置を特定するためである。有効情報抽出処理により、商品陳列棚1の周辺を移動する店員やお客、商品陳列棚1の周辺の柱や壁、設備器具等の、商品に接近する対象物として集計するのに必要では無い背景物の位置データを、検出結果から除外することが可能となる。
In the effective information extraction process, the position where the
次に、位置データテーブル100と棚割テーブル120とを用いて、位置特定処理を行う(ステップS5)。 Next, position specifying processing is performed using the position data table 100 and the shelf allocation table 120 (step S5).
図13は、システム管理部40の制御部であるMPU41が実行する、位置特定処理のフローチャートを示す図である。
FIG. 13 is a diagram illustrating a flowchart of the position specifying process executed by the
位置データテーブル100に記憶した位置データのうち、検出対象エリア103に「1」を記憶している位置データを検出対象とする対象物3の位置データとして抽出する(ステップS51)。
Of the position data stored in the position data table 100, the position data having “1” stored in the
抽出した位置データのセンサ識別エリア101に記憶したセンサ識別データおよびX軸距離エリア102に記憶した距離データと、棚割テーブル120のセンサ識別エリア122のセンサ識別データおよび範囲エリア123に記憶したA1からA12の各ブロックが位置する範囲を示す範囲データとを比較する(ステップS53)。
From the sensor identification data stored in the
抽出した位置データのセンサ識別データとセンサ識別データエリア122に記憶したセンサ識別データが一致し、かつ距離データが含まれる範囲データを範囲エリア123に記憶するブロックが棚割テーブル120に記憶しているか判断する(ステップS55)。棚割テーブル120に該当するブロック10が無い場合は(ステップS55のNO)、位置特定テーブル130の全てのブロックのTmエリア132に検出結果として「0」を記憶し(ステップS61)、位置特定処理を終了する。
Whether the block that stores the range data including the distance data in the
棚割テーブル120に該当するブロックが有る場合は(ステップS55のYES)、該当するブロックを抽出し(ステップS57)、位置特定テーブル130の該当するブロックのTmエリア132に検出結果として「1」を記憶し、該当しないブロックのTmエリア132に検出結果として「0」を記憶する(ステップS59)。
If there is a corresponding block in the shelf allocation table 120 (YES in step S55), the corresponding block is extracted (step S57), and “1” is detected as the detection result in the
このとき、先にTmエリア132に記憶していた検出結果はTm−1エリア133に記憶し、Tm−1エリア133に記憶していた検出結果はTm−2エリア134に記憶し、Tm−2エリア134に記憶していた検出結果はTm−3エリア135に記憶し、Tm−3エリア135に記憶していた検出結果はTm−4エリア136に記憶し、というように過去の検出結果は、記憶エリアを順次移動して記憶する。位置特定テーブル130にA1からA12の各ブロック別に対象物3の検出結果を記憶して、位置特定処理を終了する。
At this time, the detection result previously stored in the
次に、検出結果を記憶した位置特定テーブル130と棚割テーブル120とを用いて物品特定処理を行う(ステップS7)。 Next, an article specifying process is performed using the position specifying table 130 and the shelf allocation table 120 that store the detection results (step S7).
図14は、システム管理部40の制御部であるMPU41が実行する、物品特定処理のフローチャートを示す図である。物品特定処理は物品特定手段として機能する。
FIG. 14 is a diagram illustrating a flowchart of the article specifying process executed by the
位置特定テーブル130のTmエリア132に記憶した、A1からA12のブロック別の対象物3の検出結果と、棚割テーブル120の識別データエリア124に記憶した商品識別データとを使用して、対象物3が接近する位置に陳列する商品2を特定する。
Using the detection results of the
まず、位置特定テーブル130のTmエリア132に記憶した検出結果のうち、対象物3が有効検出領域12(有効検出領域12a、有効検出領域12b、有効検出領域12c)以内で検出された「1」を記憶したブロックを抽出する(ステップS71)。
First, among the detection results stored in the
抽出したブロックと同じブロックが物品特定テーブル140のブロックエリア141に記憶していないか判断する(ステップS73)。同じブロックが物品特定テーブル140のブロックエリア141に記憶している場合は(ステップS73のNO)、物品特定テーブル140の該当するブロックの検出回数エリア143のカウントに「1」を加えて(ステップS79)、物品特定処理を終了する。
It is determined whether the same block as the extracted block is stored in the
同じブロックが物品特定テーブル140のブロックエリア141に記憶されていない場合は(ステップS73のYES)、そのブロックを物品特定テーブル140のブロックエリア141に記憶する(ステップS75)。
If the same block is not stored in the
物品特定テーブル140のブロックエリア141に記憶したブロックと同じブロックが関連付けられた商品識別データを棚割テーブル120の識別データエリア123から選択し、物品特定テーブル140の識別データエリア142に記憶する(ステップS77)。
Product identification data associated with the same block as the block stored in the
物品特定テーブル140の該当するブロックの検出回数エリア143のカウントに「1」を加えて(ステップS79)、物品特定処理を終了する。
“1” is added to the count in the
物品特定処理により、物品特定テーブル140のブロックエリア141に記憶するブロックデータと、識別データエリア142に記憶する商品識別データと、検出回数エリア143に記憶する検出回数データが関連付けて記憶される。物品特定テーブル140のブロックエリア141に記憶するブロックデータは、対象物3が接近し有効検出領域12で検出されたブロックであり、そのブロックデータに関連付けられた識別データエリア142に記憶された商品識別データを参照することで、対象物3が接近する商品2の商品識別データを特定することが可能となる。さらにブロックデータに関連付けられた検出回数エリア143に記憶された検出回数データを参照することで、対象物3が接近する商品2の検出回数を集計することが可能となる。
By the article specifying process, block data stored in the
本実施の形態では、商品陳列棚1に陳列された商品2又は商品陳列場所8に接近する消費者の手や腕等の対象物3を商品別に検出することで、消費者の購入の有無に関わらず、消費者が商品陳列棚より選択し手に取った商品を調査することが可能となる。よって消費者が注目している商品を商品別により詳細に調査することが可能となる。また商品陳列棚の棚割レイアウトの変更前後で本発明を実施することで、商品陳列棚の棚割レイアウトの良否を商品別により詳細に調査することが可能となる。
In the present embodiment, the
また、対象物検出手段であるセンサ部20の光源に赤外レーザ光を用いたため、計測範囲が広く、店舗や倉庫の照明等の光学的条件の影響を軽微にすることが可能となる。またシステムの構成がシンプルで、お客の行き来が激しい24時間営業の店舗等においても、システムの設置や保守が比較的容易に行うことが可能となる。
In addition, since infrared laser light is used as the light source of the
また、センサ部20を商品陳列棚1の商品出し入れ領域6が存在する棚前面4側の開口部側に設置することにより対象物3を検出する検出領域(有効検出領域12)を開口部側に形成するこが可能となる。よって消費者が商品を手に取った際に対象物3として検出することにより、より正確に消費者が注目している商品を調査することが可能となる。
Moreover, the detection area (effective detection area 12) which detects the
また、センサ部20を商品陳列棚1の複数の棚ごとに設置することにより複数の消費者がそれぞれ異なる棚に陳列された商品2に接近しても正確に検出することが可能となる。
Further, by installing the
なお、この発明は前記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化可能である。 Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment as it is, and can be embodied by modifying the constituent elements without departing from the scope of the invention in the implementation stage.
例えば、本実施形態では、小売店等の店舗における商品、見本品等の、物品の管理を行う物品管理システムに本発明を適用したがこれに限定する必要は無く。倉庫等の部品、部材等の物品の管理を行う物品管理システムに本発明を適用しても良い。 For example, in the present embodiment, the present invention is applied to an article management system that manages articles such as merchandise and sample goods in a store such as a retail store, but the present invention is not limited to this. The present invention may be applied to an article management system for managing articles such as parts and members in a warehouse.
また、本実施形態では、商品を陳列する棚を上下に配置した縦型の商品陳列棚に本発明を適用したがこれに限定する必要は無く、略水平に複数の商品を区切って陳列する平台やワゴン等の商品陳列台に本発明を適用しても良い。 Further, in the present embodiment, the present invention is applied to a vertical product display shelf in which shelves for displaying products are arranged up and down. However, the present invention is not limited to this, and a flat table that divides and displays a plurality of products approximately horizontally. The present invention may be applied to a product display stand such as a car or a wagon.
この他、前記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を組み合わせてもよい。 In addition, various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the embodiment. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, the constituent elements over different embodiments may be combined.
(第2の実施の形態)
図15〜図30を用いて、本発明の第2の実施形態を説明する。第1の実施形態と共通する説明は省略する。
(Second Embodiment)
A second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. A description common to the first embodiment is omitted.
図15は、本発明の第2の実施形態である物品管理システム80の構成を示した図である。物品管理システム80は、センサ部220(対象物検出手段)と、システム管理部40(情報処理装置)から構成されている。
FIG. 15 is a diagram showing a configuration of an
センサ部220は、例えば店舗の商品陳列棚1(載置部)に設置され、商品陳列棚1に陳列された商品2(物品)又は商品陳列場所8(物品載置領域)に接近する対象物3を検出すると、センサ部220から対象物3までの距離を計測し、計測した距離データを対象物3の位置データ(対象物位置情報)としてシステム管理部40に送信する。
The
センサ部220が対象物3までの距離を計測する方法としては、例えばセンサ部220から対象物3に波長0.7μm〜0.1mm程度の赤外線としての赤外レーザ光からなる投射光230を投射し対象物3で反射される反射光231をセンサ部220で検出し、投射光230を投射する時間と反射光231を検出する時間との時間差にもとづいて対象物3までの距離を計測する方法がある。
As a method for the
本実施の形態では、センサ部220は赤外レーザ光からなる投射光230により対象物3までの距離を計測するが、センサ部220が距離を計測する方法はこれに限定されるものではなく、例えば、周波数が約20kHz以上の音波である超音波を投射し、その反射波を検出し、赤外レーザ光と同様に超音波を投射した時間と反射波を検出した時間から対象物3までの距離を計測しても良い。
In the present embodiment, the
システム管理部40は、センサ部220とLANや専用回線等の通信回線60で接続され、センサ部220が送信出力した対象物3の位置データを受信し、受信した位置データにもとづいて処理を行う。
The
図16は、本実施の形態の物品管理システム80のハードウェア構成を示す図である。センサ部220は、センサ部220の各ハードウェアの制御を行う制御部であるMPU(Micro Processing Unit)221と、対象物3を検出するための投射光230を発する発光部222(投射部)、対象物3からの反射光231を検出する受光部223(検出部)、角度検出部224、モータ部225、タイマ部226、ハードディスクやメモリ等の記憶部227と、システム管理部40とデータの送受信を行う通信部228と、電源部229等から構成される。各部の機能については後述する。
FIG. 16 is a diagram illustrating a hardware configuration of the
システム管理部41は、システム管理部41の各ハードウェアの制御を行う制御部であるMPU(Micro Processing Unit)41と、キーボードやマウス等の入力部42、液晶ディスプレイや有機ELディスプレイ等の表示器やプリンタ等の出力部43、ハードディスクやメモリ等の記憶部44、タイマ部45、センサ部220や他のシステムとデータの送受信を行う通信部46と、電源部47等から構成される。記憶部44には、位置データテーブル300、有効領域テーブル310、棚割テーブル320、位置特定テーブル330、物品特定テーブル340が設けられる。
The
図17〜図21を用いて物品管理システム80の対象物検出手段として機能するセンサ部220を説明する。
A
図17は、センサ部220の構成を示した図である。センサ部220は、筐体232、回転体233、角度検出部224、センサ制御部236等で構成される。筐体232は、例えば円筒状の形状で形成され、円周方向に沿って180度開口された円環状の透明窓234が設けられている。回転体233は、発光部222(投射部)、受光部223(検出部)、モータ部225、投受光ミラー235等で構成される。発光部222は(投射部)、例えば、赤外レーザやLEDなどの光源等で構成され、受光部223は(検出部)、例えば、フォトダイオードなどの光センサ等で構成される。モータ部225は、例えば、ブラシレスDCモータ等で構成される。
FIG. 17 is a diagram illustrating a configuration of the
投受光ミラー235は、発光部222が発した投射光230を所定の方向に反射させ、対象物3が反射した反射光231を受光部223の方向に反射させる機能を備える。投受光ミラー235は、回転体233と一緒に、例えば10Hzで回転し、発光部222が発した投射光230は、投受光ミラー235を経由してセンサ部220の周囲、例えば180度開口された透明窓に沿って180度の範囲で投射され、センサ部220の周囲を2次元的に走査することが可能である。角度検出部224は、例えば、フォトインタラプタ、又は磁気センサ等で構成され、回転体233の回転角度を検出し出力する。
The light projecting / receiving
センサ制御部236は、対象物位置算出手段として機能する。MPU221、タイマ226、記憶部227、通信部228、電源部229等から構成され、モータ部225の回転制御を行うとともに、角度検出部224が出力する信号により、回転する回転体233の角度θを計測する。角度を求める回転体233の角度θの角度基準線は任意に設定することが可能である。例えば、1度の角度検出分解能を有し、任意の角度基準線から1度毎に回転体233の角度θを計測し出力することが可能である。
The
センサ制御部236は、モータ部225を制御し回転体233を回転させながら、発光部222を発光制御する。発光部222が発した投射光230は、投受光ミラー235、および透明窓234を経由して投射され、センサ部220の周囲を、例えば10Hzで走査する。この走査する領域に対象物3があると、対象物3から反射光231が発せられ、透明窓234、および投受光ミラー235を経由して受光部223で反射光231が検出される。
The
センサ制御部236は、第1の実施形態と同様に、発光部222が投射光230を発した時間と受光部223が反射光231を検出した時間との時間差、発してから検出するまでの往復時間と基準となる投射光30と反射光31の速度とから、センサ部220から対象物3までの距離rを算出し、その算出した距離rと角度検出部224が出力する角度θとから構成される位置データをシステム管理部40に送信出力する。本実施形態では、センサ部220は赤外レーザ光からなる投射光30により対象物3までの距離を計測するが、赤外レーザ光と同様に、超音波を投射しその反射波を検出し超音波を投射した時間と反射波を検出した時間から対象物3までの距離を計測しても良い。
Similar to the first embodiment, the
図18は、商品陳列棚1にセンサ部220を設置した状態を示した図である。センサ部220は、商品陳列棚1に陳列された商品2(物品)又は商品2の商品陳列場所8(物品載置領域)に接近する対象物3を検出する。センサ部220は、例えば商品陳列棚1の開口された商品出し入れ領域6(開口部)が存在する棚前面4側の棚周部5の上部の略中央に設置される。センサ部220から180度の範囲で下方に向けて発せられる投射光230によって、対象物3を検出する基準となる検出領域207が、商品出し入れ領域6を覆うように商品出し入れ領域6の前面に形成される。
FIG. 18 is a diagram illustrating a state in which the
図19は、センサ部220を商品陳列棚1の開口された商品出し入れ領域6(開口部)が存在する棚前面4側の棚周部5の下部の略中央に設置した状態を示した図である。センサ部220から180度の範囲で上方に向けて発せられる投射光230によって、対象物3を検出する基準となる検出領域207が、商品出し入れ領域6を覆うように商品出し入れ領域6の前面に形成される。なお、センサ部220の設置場所は、商品2又は商品2の商品陳列場所8に接近する対象物3が検出できるのであれば、棚周部5の上部又は下部に限定する必要は無く、棚周部5の左右の側部に設置しても良い。
FIG. 19 is a diagram showing a state in which the
図20は、センサ部220が設置された商品陳列棚1を棚前面4側から見た状態を示す図である。商品陳列棚1の棚周部5の上部の略中央に設置されたセンサ部220から、センサ部220の周囲180度の範囲で下方に向けて投射光230が投射される。
FIG. 20 is a diagram illustrating a state in which the
前述したとおり、センサ部220から投射される投射光230はセンサ部220の周囲を、例えば10Hzの周期で回転し走査しているので、商品陳列棚1の商品出し入れ領域6を覆うように検出領域207が形成される。この検出領域207に対象物3が接触すると、センサ部220から投射される投射光230は、対象物3で反射され、その反射光231をセンサ部220で検出することが可能となる。
As described above, the
センサ制御部236は、前述したとおり対象物3までの距離rを算出し、角度θを検出し、距離rと角度θとから構成される位置データをシステム管理部40に、走査1回毎に送信出力する。
As described above, the
図21は、商品陳列棚1を商品2の商品陳列場所8別に、A1からA16までのブロック10に区分した状態を示す図である。A1からA16それぞれのブロック10は、商品陳列場所8の大きさに合わせて領域が決められる。本実施の形態では、A1からA16のそれぞれのブロック10は同じ大きさで、縦50cm、横80cmとしたが、この大きさに限定されるものでは無く、商品陳列場所8の大きさに合わせてブロック毎に異なる大きさとしても良い。本実施の形態では、商品陳列棚1の大きさは、センサ部220が設置される位置を基準点211とすると、X軸方向は160cmから−160cm、Y軸方向は0から200cmとなる。
FIG. 21 is a diagram showing a state in which the
センサ部220から発せられる投射光230による検出領域207は、商品陳列棚1の商品出し入れ領域6を覆うように形成されるため、商品陳列棚1に陳列された商品2又は商品陳列場所8に接近する対象物3だけで無く、商品陳列棚1が設置されている店内の床209や、壁、又は建築物の柱、といった検出対象とすべきでない固定された背景物や、商品陳列棚1の横に位置する店員やお客、台車のような設備器具といった移動する背景物も検出してしまう。
Since the
より正確に、消費者が注目している商品の情報を捉えるには、これらの背景物の位置データは検出対象から除外する必要がある。本実施の形態のシステム管理部40は、背景物の位置データを除外するために、検出領域207のうち、商品陳列棚1のA1ブロックからA16ブロックの商品陳列場所8に該当する検出領域を、有効な検出領域の上限値として定義し、この有効な検出領域である有効検出領域212以外で検出された背景物の位置データを除外する有効情報抽出処理を行う。
In order to capture the information of the product that the consumer is paying attention to more accurately, it is necessary to exclude the position data of these background objects from the detection target. In order to exclude the position data of the background object, the
図22は、システム管理部40の記憶部44に記憶する、位置データテーブル300の構成を示す図である。位置データテーブル300は、角度エリア301に関連付けて、距離エリア302、X軸距離エリア303、Y軸距離エリア304、検出対象エリア305が設けられている。センサ部220から送信された角度θと距離rとからなる位置データをそれぞれ、角度データを角度エリア301に記憶し、距離データを角度データに関連付けて距離エリア302に記憶する。X軸距離エリア303とY軸距離エリア304にはそれぞれ、角度エリア301に記憶する角度データと距離エリア302に記憶する距離データとから、対象物3のX軸方向の距離データとY軸方向の距離データを算出して記憶する。検出対象エリア305は、有効情報抽出処理により検出対象とする位置データの場合は「1」を記憶し、検出対象としない位置データの場合は「0」を記憶する。検出対象エリア305のデータにより検出対象とするか判別することが可能となる。
FIG. 22 is a diagram illustrating a configuration of the position data table 300 stored in the
図23は、システム管理部40の記憶部44に記憶する、有効領域テーブル310の構成を示す図である。有効領域テーブル310は、有効領域記憶手段として機能し、センサ部220が形成する検出領域207のうち有効な領域である有効検出領域212の大きさの上限値を記憶する。方向エリア311に関連付けて、各方向の上限値(領域情報)を記憶する上限値エリア312が設けられている。本実施の形態では、センサ部220が設置された位置を基準点として、X軸方向は160cm〜−160cm、Y軸方向は200cm、が各方向の上限値として上限値エリア312に記憶する。上限値を超える位置データは、有効検出領域212より外側に存在する背景物が反射して算出された、検出対象外の背景物の位置データとして有効情報抽出処理され検出対象から除外される。
FIG. 23 is a diagram illustrating a configuration of the effective area table 310 stored in the
図24は、システム管理部40の記憶部44に記憶する、棚割テーブル320の構成を示す図である。棚割テーブル320は、物品載置位置記憶手段として機能する。ブロックエリア321に関連付けて、商品陳列棚1のA1からA16の各ブロックが位置する範囲を示す範囲データ(物品位置情報)を記憶する範囲エリア322、各ブロックに陳列される商品2(物品)の商品識別データ(物品識別情報)を記憶する識別データエリア323が設けられている。範囲エリア322に記憶する範囲データは、商品陳列棚1のセンサ部220が設置される位置を基準点として、各ブロックが位置するX軸方向、Y軸方向の範囲を示すデータである。
FIG. 24 is a diagram illustrating a configuration of the shelf allocation table 320 stored in the
図25は、システム管理部40の記憶部44に記憶する、位置特定テーブル330の構成を示す図である。ブロックエリア331に関連付けて、商品陳列棚1のA1からA16の各ブロックに対応する有効検出領域212の対象物3の検出結果を記憶するTmエリア332、Tm−1エリア333、Tm−2エリア334、Tm−3エリア335、Tm−4エリア336・・・Tm−99エリア337が順に設けられている。
FIG. 25 is a diagram illustrating a configuration of the position specifying table 330 stored in the
Tmエリア332〜Tm−99エリア337には、各ブロックに対応する有効検出領域212で対象物3を検出したと判断すると「1」を記憶し、検出しないと判断すると「0」を記憶する。有効情報抽出処理がされた位置データに基づいて各ブロック別に対象物3の検出結果をTmエリア332に記憶する。先にTmエリア332に記憶していた検出結果はTm−1エリア333に記憶し、Tm−1エリア333に記憶していた検出結果はTm−2エリア334に記憶し、Tm−2エリア334に記憶していた検出結果はTm−3エリア335に記憶し、というように過去の検出結果は記憶エリアを順次移動して記憶する。本実施形態では、検出結果は100回分記憶することが可能である。センサ部220の走査周期が10Hzであれば、100回分の検出結果を記憶することで、過去10秒間の検出結果を記憶することが可能となる。
In the
図26は、システム管理部40の記憶部44に記憶する、物品特定テーブル340の構成を示した図である。ブロックエリア341に関連付けて、商品陳列棚1のA1からA16の各ブロック別に識別データエリア342、検出回数エリア343が設けられている。物品特定テーブル340を参照することで、対象物3が接近したブロックとそこに陳列される商品、接近した回数が把握可能となる。
FIG. 26 is a diagram showing the configuration of the article identification table 340 stored in the
図27〜図30のフローチャートを用いて、物品管理システム80の処理について説明する。
Processing of the
図27は、システム管理部40の制御部であるMPU41が実行する対象物3が接近する商品陳列棚1(載置部)に陳列される商品2(物品)又は商品陳列場所8(物品載置領域)を特定する処理のフローチャートを示す図である。
FIG. 27 shows a product 2 (article) or a product display place 8 (article placement) displayed on the product display shelf 1 (placement section) to which the
システム管理部40(情報処理装置)は、センサ部220(対象物検出段)よりセンサ部220が走査した1回分の位置データ(対象物位置情報)を受信し取得する(ステップS101、対象物位置取得手段)。受信した位置データは、位置データテーブル300に記憶する(ステップS102)。
The system management unit 40 (information processing apparatus) receives and acquires one position data (object position information) scanned by the
本実施の形態では、センサ部220は、角度0度から180度まで1度毎に位置データを算出し、1走査分である180度分まとめて送信するので、受信した位置データは、0度から180度までの角度に関連付けて位置データテーブル300に記憶する。位置データテーブル300に記憶した位置データと、有効領域テーブル310(有効領域記憶手段)に記憶した有効検出領域212の上限値(領域情報)とを用いて有効情報抽出処理を行う(ステップS103)。
In the present embodiment, the
図28は、システム管理部40の制御部であるMPU41が実行する、有効情報抽出処理のフローチャートを示す図である。有効情報抽出処理は有効情報抽出手段として機能する。
FIG. 28 is a diagram illustrating a flowchart of valid information extraction processing executed by the
位置データテーブル300に記憶した角度θと距離rの位置データから、検出された対象物3のX軸方向の距離であるX軸距離データrxと、Y軸方向の距離であるY軸距離データryを算出する(ステップS131)。X軸距離データrxと、Y軸距離データryは、以下の式で算出できる。
From the position data of the angle θ and the distance r stored in the position data table 300, the detected X-axis distance data rx that is the distance in the X-axis direction of the
算出したX軸距離データrxは位置データテーブル300のX軸距離エリア303に記憶し、Y軸距離データryはY軸距離エリア304に記憶する(ステップS132)。
The calculated X-axis distance data rx is stored in the
次に、X軸距離エリア303に記憶したX軸距離データと、Y軸距離エリア304に記憶したY軸距離データとを、有効領域テーブル310に記憶した有効検出領域212の上限値と比較する(ステップS133)。
Next, the X-axis distance data stored in the
対象物3が検出された位置であるX軸距離データとY軸距離データが、有効領域テーブル310に記憶した有効検出領域212の上限値以内か判断する(ステップS135)。対象物3のX軸距離データとY軸距離データが上限値以内で無い場合は(ステップS135のNO)、対象物3は商品陳列棚1の有効検出領域212より外側で検出されたことになり、位置データテーブル300の検出対象エリア305に「0」を記憶して(ステップS141)、有効情報抽出処理を終了する。
It is determined whether the X-axis distance data and the Y-axis distance data, which are the positions where the
対象物3のX軸距離データとY軸距離データが上限値以内である場合は(ステップS135のYES)、対象物3は商品陳列棚1の有効検出領域212の範囲内で検出されたことになり、位置データテーブル300の検出対象エリア305に「1」を記憶して(ステップS137)、有効情報抽出処理を終了する。
If the X-axis distance data and the Y-axis distance data of the
有効情報抽出処理では、対象物3が検出された位置が有効検出領域212以内か判断する。これは、商品陳列棚1に陳列された商品2又は商品陳列場所8に接近する対象物3のみを検出対象として位置を特定するためである。有効情報抽出処理により、商品陳列棚1の周辺を移動する店員やお客、商品陳列棚1の周辺の床や壁、設備器具等の、商品に接近する対象物として集計するのに必要では無い背景物の位置データを、検出結果から除外することが可能となる。
In the valid information extraction process, it is determined whether the position where the
次に、位置データテーブル300と棚割テーブル320とを用いて、位置特定処理を行う(ステップS105)。 Next, a position specifying process is performed using the position data table 300 and the shelf allocation table 320 (step S105).
図29は、システム管理部40の制御部であるMPU41が実行する、位置特定処理のフローチャートを示す図である。
FIG. 29 is a diagram illustrating a flowchart of the position specifying process executed by the
位置データテーブル300に記憶した位置データのうち、検出対象エリア305に「1」を記憶している位置データを検出対象とする対象物3の位置データとして抽出する(ステップS151)。
Of the position data stored in the position data table 300, the position data storing “1” in the
抽出した位置データのX軸距離エリア303に記憶したX軸距離データとY軸距離エリア304に記憶したY軸距離データと、棚割テーブル320の範囲エリア322に記憶したA1からA16の各ブロックが位置する範囲を定義する範囲データとを比較する(ステップS153)。
The X-axis distance data stored in the
抽出した位置データのX軸距離データとY軸距離データが含まれる範囲データのブロック10を棚割テーブル320に記憶しているか判断する(ステップS155)。位置データが含まれるブロック10が無い場合は(ステップS155のNO)、位置特定テーブル330の全てのブロックのTmエリア332に検出結果として「0」を記憶し(ステップS161)、位置特定処理を終了する。
It is determined whether the range data block 10 including the extracted X-axis distance data and Y-axis distance data of the position data is stored in the shelf allocation table 320 (step S155). When there is no
位置データが含まれるブロックが有る場合は(ステップS155のYES)、該当するブロックを抽出し(ステップS157)、位置特定テーブル330の該当するブロックのTmエリア332に検出結果として「1」を記憶し、該当しないブロックのTmエリア332に検出結果として「0」を記憶する(ステップS159)。
If there is a block including position data (YES in step S155), the corresponding block is extracted (step S157), and “1” is stored as a detection result in the
このとき、先にTmエリア332に記憶していた検出結果はTm−1エリア333に記憶し、Tm−1エリア333に記憶していた検出結果はTm−2エリア334に記憶し、Tm−2エリア334に記憶していた検出結果はTm−3エリア335に記憶し、Tm−3エリア335に記憶していた検出結果はTm−4エリア336に記憶し、というように過去の検出結果は、記憶エリアを順次移動して記憶する。位置特定テーブル330にA1からA16の各ブロック別に対象物3の検出結果を記憶して、位置特定処理を終了する。
At this time, the detection result previously stored in the
次に、検出結果を記憶した位置特定テーブル330と棚割テーブル320とを用いて物品特定処理を行う(ステップS107)。 Next, an article specifying process is performed using the position specifying table 330 and the shelf allocation table 320 that store the detection results (step S107).
図30は、システム管理部40の制御部であるMPU41が実行する、物品特定処理のフローチャートを示す図である。物品特定処理は物品特定手段として機能する。
FIG. 30 is a diagram illustrating a flowchart of the article specifying process executed by the
位置特定テーブル330のTmエリア332に記憶した、A1からA16のブロック別の対象物3の検出結果と、棚割テーブル320の識別データエリア323に記憶した商品識別データとを使用して、対象物3が接近する位置に陳列する商品2を特定する。
Using the detection results of the
まず、位置特定テーブル330のTmエリア332に記憶した検出結果のうち、対象物3が有効検出領域212以内で検出された「1」を記憶したブロックを抽出する(ステップS171)。
First, out of the detection results stored in the
抽出したブロックと同じブロックが物品特定テーブル340のブロックエリア341に記憶していないか判断する(ステップS173)。同じブロックが物品特定テーブル340のブロックエリア341に記憶している場合は(ステップS173のNO)、物品特定テーブル340の該当するブロックの検出回数エリア343のカウントに「1」を加えて(ステップS179)、物品特定処理を終了する。
It is determined whether the same block as the extracted block is stored in the
同じブロックが物品特定テーブル340のブロックエリア341に記憶されていない場合は(ステップS173のYES)、そのブロックを物品特定テーブル340のブロックエリア341に記憶する(ステップS175)。
If the same block is not stored in the
物品特定テーブル340のブロックエリア341に記憶したブロックと同じブロックが関連付けられた商品識別データを棚割テーブル320の識別データエリア323から選択し、物品特定テーブル340の識別データエリア342に記憶する(ステップS177)。
Product identification data associated with the same block as the block stored in the
物品特定テーブル340の該当するブロックの検出回数エリア343のカウントに「1」を加えて(ステップS179)、物品特定処理を終了する。
“1” is added to the count in the number-of-
物品特定処理により、物品特定テーブル340のブロックエリア341に記憶するブロックデータと、識別データエリア342に記憶する商品識別データと、検出回数エリア343に記憶する検出回数データが関連付けて記憶される。物品特定テーブル340のブロックエリア341に記憶するブロックデータは、対象物3が接近し有効検出領域212で検出されたブロックであり、そのブロックデータに関連付けられた識別データエリア342に記憶された商品識別データを参照することで、対象物3が接近する商品2の商品識別データを特定することが可能となる。さらにブロックデータに関連付けられた検出回数エリア343に記憶された検出回数データを参照することで、対象物3が接近する商品2の検出回数を集計することが可能となる。
By the article specifying process, block data stored in the
本実施の形態では、商品陳列棚1に陳列された商品2又は商品陳列場所8に接近する消費者の手や腕等の対象物3を商品別に検出することで、消費者の購入の有無に関わらず、消費者が商品陳列棚より選択し手に取った商品を調査することが可能となる。よって消費者が注目している商品を商品別により詳細に調査することが可能となる。また商品陳列棚の棚割レイアウトの変更前後で本発明を実施することで、商品陳列棚の棚割レイアウトの良否を商品別により詳細に調査することが可能となる。
In the present embodiment, the
また対象物検出手段であるセンサ部220の光源に赤外レーザ光を用いたため、計測範囲が広く、店舗や倉庫の照明等の光学的条件の影響を軽微にすることが可能となる。またシステムの構成がシンプルで、お客の行き来が激しい24時間営業の店舗等においても、システムの設置や保守が比較的容易に行うことが可能となる。
In addition, since infrared laser light is used as the light source of the
またセンサ部220を商品陳列棚1の商品出し入れ領域6が存在する棚前面4側の開口部側に設けることにより対象物3を検出する検出領域(有効検出領域212)を開口部側に形成するこが可能となる。よって消費者が商品を手に取った際に対象物3として検出することにより、より正確に消費者が注目している商品を調査することが可能となる。
In addition, the
また対象物検出手段を商品陳列棚1の上部又は下部に設けることにより対象物3を検出する検出領域(有効検出領域212)をセンサ部220から下方又は上方に向けて形成することが可能となる。よって商品陳列棚1の前に2人以上の複数の消費者が同時に商品2に接近しても消費者が他の消費者の検出の死角となることなく、複数の消費者を同時に検出することが可能となる。
Further, by providing the object detection means at the upper part or the lower part of the
なお、この発明は前記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化可能である。 Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment as it is, and can be embodied by modifying the constituent elements without departing from the scope of the invention in the implementation stage.
例えば、本実施の形態では、小売店等の店舗における商品、見本品等の、物品の管理を行う物品管理システムに本発明を適用したがこれに限定する必要は無く。倉庫等の部品、部材等の物品の管理を行う物品管理システムに本発明を適用しても良い。 For example, in the present embodiment, the present invention is applied to an article management system that manages articles such as merchandise and sample products in stores such as retail stores, but the present invention is not limited to this. The present invention may be applied to an article management system for managing articles such as parts and members in a warehouse.
また、本実施形態では、商品を陳列する棚を上下に配置した縦型の商品陳列棚に本発明を適用したがこれに限定する必要は無く、略水平に複数の商品を区切って陳列する平台やワゴン等の商品陳列台に本発明を適用しても良い。 Further, in the present embodiment, the present invention is applied to a vertical product display shelf in which shelves for displaying products are arranged up and down. However, the present invention is not limited to this, and a flat table that divides and displays a plurality of products approximately horizontally. The present invention may be applied to a product display stand such as a car or a wagon.
この他、前記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を組み合わせてもよい。 In addition, various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the embodiment. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, the constituent elements over different embodiments may be combined.
1 商品陳列棚
2 商品
3 対象物
4 棚前面
5 棚周部
6 商品出し入れ領域
7a〜7c 検出領域
8 商品陳列場所
9 柱
10 ブロック
11 基準線
12a〜12c 有効検出領域
20a〜20c センサ部
22 発光部
23 受光部
30 投射光
31 反射光
36 センサ制御部
40 システム管理部
41 MPU
44 記憶部
80 物品管理システム
100 位置データテーブル
110 有効領域テーブル
120 棚割テーブル
130 位置特定テーブル
140 物品特定テーブル
207 検出領域
209 床
212 有効検出領域
220 センサ部
222 発光部
223 受光部
224 角度検出部
230 投射光
231 反射光
233 回転体
236 センサ制御部
300 位置データテーブル
310 有効領域テーブル
320 棚割テーブル
330 位置特定テーブル
340 物品特定テーブル
DESCRIPTION OF
44
Claims (9)
前記載置部に載置される物品又は物品が載置される位置に接近する対象物を検出し、その対象物の位置を示す対象物位置情報を計測し出力する対象物検出手段と、
この対象物検出手段が出力する対象物位置情報が含まれる前記物品位置情報を判別し、判別した物品位置情報と関連付けて記憶された物品識別情報を特定する物品特定手段とを備えたことを特徴とする物品管理システム。 Article placement position storage means for associating and storing article identification information of a plurality of articles placed on the placement section and article position information indicating a position where the article is placed;
An object detection means for detecting an object placed on the placement unit or an object approaching a position on which the article is placed, and measuring and outputting object position information indicating the position of the object;
An article specifying means for determining the article position information including the object position information output by the object detecting means and specifying the article identification information stored in association with the determined article position information. Article management system.
光又は音波を発する投射部と、
前記対象物で反射された光又は音波を検出する検出部と、
前記投射部が光又は音波を発する時間と前記検出部が反射された光又は音波を検出する時間との差にもとづいて前記対象物の位置を示す対象物位置情報を算出する対象物位置算出手段とを備えたことを特徴とする請求項1記載の物品管理システム。 The object detection means includes a projection unit that emits light or sound waves,
A detection unit for detecting light or sound waves reflected by the object;
Object position calculation means for calculating object position information indicating the position of the object based on the difference between the time when the projection unit emits light or sound waves and the time when the detection unit detects reflected light or sound waves The article management system according to claim 1, further comprising:
投射光を発する投射部と、
前記対象物で反射された反射光を検出する検出部と、
前記投射部が投射光を発する時間と前記検出部が反射された反射光を検出する時間との差にもとづいて前記対象物の位置を示す対象物位置情報を算出する対象物位置算出手段とを備えたことを特徴とする請求項1記載の物品管理システム。 The object detection means includes a projection unit that emits projection light,
A detector for detecting reflected light reflected by the object;
Object position calculation means for calculating object position information indicating the position of the object based on a difference between a time when the projection unit emits projection light and a time when the detection unit detects reflected light reflected by the detection unit; The article management system according to claim 1, further comprising:
この有効領域記憶手段に記憶した領域情報にもとづいて前記対象物検出手段が出力する前記対象物位置情報が前記領域情報以内かを判断する有効情報抽出手段とを備えたことを特徴とする請求項1乃至請求項3の1に記載の物品管理システム。 Effective area storage means for storing area information indicating an effective area detected by the object detection means;
The effective information extracting means for judging whether the object position information output from the object detecting means is within the area information based on the area information stored in the effective area storing means. The article management system according to claim 1.
対象物検出段が計測し出力する前記載置部に載置される物品又は物品が載置される位置に接近する対象物の位置を示す対象物位置情報を前記対象物検出手段から取得する対象物位置取得手段と、
この対象物位置取得手段で取得した対象物位置情報が含まれる前記物品位置情報を判別し、判別した物品位置情報と関連付けて記憶された物品識別情報を特定する物品特定手段とを備えたことを特徴とする情報処理装置。 Article placement position storage means for associating and storing article identification information of a plurality of articles placed on the placement section and article position information indicating a position where the article is placed;
The object for acquiring object position information indicating the position of the object placed on the placement unit described above and measured by the object detection stage, or the position of the object approaching the position on which the article is placed, from the object detection means. Object position acquisition means;
An article specifying means for determining the article position information including the object position information acquired by the object position acquiring means, and specifying the article identification information stored in association with the determined article position information. A characteristic information processing apparatus.
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